在嵌入式设备的开发中，有一些嵌入式设备对于图片的格式和大小有限制，有些在项目中使用到的图片资源需要严格限制图片的位深度。
但常规方式压缩图片会使得图片质量下降严重，我们需要效率同时又能最大程度保留图片质量的方法。通过这篇文章你能简单的了解计算机的颜色模式，并学习如何通过小工具转换PNG图片的位深度。

常见的颜色有 8位 16位 24位 32位色，其中24位及以上称为真彩，是PC上最常用的颜色，其他基本用于嵌入式系统或一些工控领域，详情见下表：

三原色指色彩中不能再分解的三种基本颜色，在显示器中用到的就是光学三原色（RGB）：红、绿、蓝 。光学三原色混合后，组成显示屏显示颜色，三原色同时相加为白色，白色属于无色系（黑白灰）中的一种。

那么在计算机中，我们以2进制保存数值，对于颜色来说，假设我们给三原色每种颜色分配8bit来表示亮度，那么R、G、B这三个通道各能以0-255（8位的表示范围）显示颜色的多少（也就是亮度），在通常情况下，RGB各有256级亮度，按照计算，256 级的RGB色彩总共能组合出约1678万种色彩，即256×256×256＝16777216。通常也被简称为1600万色或千万色。也称为24位色(2 的24次方)。
同时24位色又被称为真彩色，因为它可以达到人眼能分辨的极限。32位色就并非是2的32次方种色彩，它其实也是1600万色，不过它增加了256阶颜色的灰度也就是8位透明度，但是增加了8位透明度，就规定它为32位色。

图片可以看做是一个二维数组构成的矩阵，每个像素点的值就是这个点对应的颜色。

在软件中，我们通常使用十六进制颜色码来表示一种颜色，我们确定一种颜色后，根据色盘确定对应的RGB值，得到的颜色码就能唯一的标识这种颜色(同一标准下)。
以24位真色彩为例，图4的粉色是由R（238） G（162） B（164）合成的，那么把每个对应的值转换成十六进制就得到#EEA2A4这个颜色码。那么在不同的设备上使用这个颜色码也会得到同样的效果（显示设备硬件可能有所差异），不会有二义性（软件层面）。

但是需要注意的是，当我们在使用8位深的图片时，它的表示如下：
2 8 = 2 2 （ B ） ∗ 2 3 （ G ） ∗ 2 3 （ B ） = 256 2^8 = 2^2 （B）* 2^3 （G）* 2^3 （B）= 256 28=22（B）∗23（G）∗23（B）=256

我们想象现在有一个巨大的调色盘，那么8位深度意味着你有256种颜色供你取用作画。这也意味着在某些位深限制下（如16位、8位），三个通道
位数并不是均匀分布的。
不管格式如何，位深度限制会使得图片清晰度下降，因为每个像素所能承载的信息变少了，如图5所示同一张图片在三种位深度下的显示效果：

我们可以明显看到随着位深越低，颜色过渡逐渐丢失，特别在4位深时变成了几个明显的色块，我们如果按照之前的理解，4位深应该被拆分为三个
通道，变成类似如下的结构：
2 4 = 2 1 （ B ） ∗ 2 2 （ G ） ∗ 2 1 （ B ） = 16 2^4 = 2^1（B）* 2^2（G）* 2^1（B）= 16 24=21（B）∗22（G）∗21（B）=16
显然这样做是不合理的，这会限制每个像素的信息，最终只能有16种固定的颜色分配，那么如果你需要显示一张图片，上面恰好有16种不同的颜
色，有什么办法在4位深的情况下保证每种颜色都不失真呢？
答案很简单，就像我们前面提到的调色盘的概念，我们选取需要的16种颜色放在调色盘中，用4bit来标志每种颜色，这样就能准确的显示每种颜色，可以用
图6的例子来感受一下：

现在有两种调色盘选择，让你绘制图中的草地，我们选用右边的调色盘明显更佳 ，虽然左边的调色盘覆盖的颜色区域更广，但是很多对于这张图是无用的，当然这是比较极端的情况，但是可以帮助我们理解调色盘的作用。
这时候RGB彩色图像转换为索引彩色图像。图像中保存的不再是各个像素的彩色信息，而是从图像中挑选出来的具有代表性的颜色编号，每一编号对应一种颜色，图像的数据量也因此减少，这对彩色图像的传播非常有利。

pngquant是一个命令行实用程序和一个用于对 PNG 图像进行有损压缩的库。
转换显著减小了文件大小（通常高达 70%）并保留了完整的 Alpha 透明度。生成的图像与所有网络浏览器和操作系统兼容。如图7所示：

它有如下特性：

• 使用矢量量化算法的组合生成高质量的调色板。
• 与标准 Floyd-Steinberg 相比，独特的自适应抖动算法向图像添加的噪声更少。
• 易于与 shell 脚本、GUI 和服务器端软件集成。
• 用于实时处理/大量图像的快速模式

可以通过pngquant -h来查看完整的选项列表，下面列出一些常见选项。

--ext new.png
 
#为输出文件名设置自定义扩展名。默认情况下使用-or8.png或-fs8.png。
 
--quality min-max
 
#指示使用达到或超过最高质量pngquant所需的最少颜色。如果转换导致质量低于最低质量，则图像将不会被保存（如果输出到标准输出，将输出 24 位原始图像）并将以状态码 99 退出。
 
#min和max是 0（最差）到 100（完美）范围内的数字，类似于JPEG。
#例如：
pngquant --quality = 65-80 image.png
 
--speed N，-sN
#从 1（蛮力）到 10（最快）的速度/质量权衡。默认值为 3。速度 10 的质量降低 5%，但比默认值快 8 倍。
 
--version
#将版本信息打印到标准输出。
 
-
#从标准输入读取图像并将结果发送到标准输出。
 
--
#停止处理参数。这允许使用以 . 开头的文件名-。如果您pngquant在脚本中使用，建议将其放在文件名之前：
 
pngquant $OPTIONS -- "$FILE"

那么我们要将一张32位深的png图片转换成4位深，就运行如下代码：

.\pngquanti.exe --transbug --force 16 --ext .png .\xxx.png

转换后依然保持比较好的清晰度，没有特别明显的质量影响，但是体积缩小了90%，如图9所示：

通过pngquant我们能便捷的转换位深度，或是压缩图片的大小，这对于一些空间有限的嵌入式设备来说是很有意义的，当然应用在项目中时，还可以写一个脚本，批量将文件夹中的图片文件进行压缩。
当然对于计算机如何处理图片类型的文件也是值得我们了解的，这样便于我们更好的理解和针对性的给出方案，当然本文中关于颜色模式的介绍较为浅显，欢迎指正补充。